Репортаж от Wedoany，Архитектура ИИ-стоек следующего поколения Nvidia (Nvidia) под названием Kyber, разработанная специально для чипов Rubin Ultra 2027 года, отложена более чем на 12 месяцев, до 2028 года. Исследовательская организация SemiAnalysis сообщила об этом в отчете, опубликованном в понедельник (6 июля), отметив, что данная конструкция объединяет 144 самых мощных чипа Nvidia в одном блоке, позволяя им работать как единый гигантский компьютер, обеспечивая вычислительную мощность, необходимую ИИ-компаниям для обучения и запуска передовых моделей.
Kyber — это серверный шкаф, в котором графические процессоры размещаются вертикально, а не горизонтально, в вычислительных лотках для повышения плотности и снижения задержек. Первоначально планировалось, что он дебютирует в 2027 году вместе со стоечной системой следующего поколения Nvidia Vera Rubin Ultra. SemiAnalysis заявила, что задержка вызвана сложностью изготовления основной платы системы. Организация отметила: «Архитектура стойки Kyber NVL144 отложена до 2028 года, поскольку промежуточный слой PCB (печатной платы) остается сложным с точки зрения производства». Речь идет о многослойной специализированной печатной плате, соединяющей электронные модули в системе.
Более крупная система NVL576, которая соединяет восемь стоек с помощью оптических соединений, также может быть отложена или ограничена мелкосерийным производством. Запасной план — объединение двух стоек текущего поколения Nvidia для получения той же вычислительной мощности — также был отменен, поскольку облачные клиенты сочли эту конструкцию неудобной в эксплуатации и дорогостоящей. SemiAnalysis заявила: «Этот план был отменен из-за сильного сопротивления со стороны CSP (облачных провайдеров) и гиперскейлеров его странной конструкции и высокой эксплуатационной нагрузки». Это оставляет Nvidia «без проверенного решения для масштабирования Rubin Ultra».
Хотя Nvidia отвергла вышеупомянутый отчет SemiAnalysis, заявив, что «наша дорожная карта остается неизменной», эта задержка усилила опасения рынка по поводу конфликта между чрезвычайно высоким темпом ежегодных релизов компании и узкими местами в производственных мощностях. Исследовательская организация прогнозирует, что эта задержка может предоставить конкурентам AMD и Google (Google) — чьи встроенные чипы уже завоевали бизнес ведущих ИИ-лабораторий — редкое технологическое окно на рынке высокого класса.
Пол Триоло (Paul Triolo), партнер консалтинговой компании DGA-Albright Stonebridge Group, считает, что эту задержку «не следует переоценивать с точки зрения ее влияния на долгосрочную важность Nvidia в строительстве инфраструктуры центров обработки данных ИИ». Он отметил, что компания «и раньше сталкивалась с подобными проблемами и решала технические вопросы совместно с поставщиками». Поскольку электроснабжение, вероятно, останется основным сдерживающим фактором для расходов на центры обработки данных ИИ в США, Триоло заявил: «Задержка с получением более совершенных систем может означать, что к тому времени, когда США смогут решить некоторые ключевые проблемы с электроснабжением, которые в настоящее время беспокоят отрасль, новые системы будут как раз готовы».
Текущее поколение систем Rubin от Nvidia уже запущено в полномасштабное производство и начнет поставляться восьми облачным партнерам, включая Amazon Web Services (Amazon Web Services), Microsoft Azure (Microsoft Azure) и Google Cloud (Google Cloud), этой осенью. SemiAnalysis также прогнозирует, что во втором полугодии 2027 финансового года выручка Nvidia от вычислений в центрах обработки данных будет на 20% выше консенсус-прогноза Уолл-стрит.
Что касается китайской аппаратной экосистемы, Триоло заявил, что, хотя Huawei и другие китайские производители «потенциально могут выиграть время», китайская аппаратная экосистема все больше отклоняется от модели, доминируемой Nvidia, а не догоняет ее. Он сказал: «Вопрос больше не в срочности, а в качестве китайских альтернативных ИИ-решений к 2030 году».
